原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
股市中 K 线特征是股价涨跌的因果信息,基于支持向量机(SVM)的股价预测模型没有考虑 K 线特征知识,对于股价态势难以有效预测。提出基于 K 线能量计算的股市生命期支持向量机态势预测算法(LPF-SVM),首先,提取典型 K 线特征,通过引入特征的孕育成熟度和爆发力定义,给出 K 线特征支持向量机算法(KLF-SVM);进而,在 KLF-SVM算法基础上定义特征的能量计算模型给出一种 K 线能量计算的 SVM股价预测算法。为了有效地预测态势,引入股价波动的生命期概念,通过 K 线组合特征判定股价所处的生命期的阶段,进而结合生命期阶段之间的时序影响关系给出一种基于生命期的股价态势预测算法。在上证和深证数据集上的实验结果表明,LPF-SVM算法对于股价上升波段和下跌波段的股价预测取得了很好的效果。
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文献信息
篇名 K 线能量计算的股市生命期态势预测方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 K 线特征 孕育成熟度 爆发力 能量 股市生命期
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1637-1641,1647
页数 6页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姚宏亮 合肥工业大学计算机与信息学院 95 488 11.0 16.0
2 李俊照 合肥工业大学计算机与信息学院 27 128 6.0 9.0
3 周光辉 合肥工业大学计算机与信息学院 3 4 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
K 线特征
孕育成熟度
爆发力
能量
股市生命期
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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